2月20日，记者从湖南大学获悉，该校化学生物传感与计量学国家重点实验室教授宋国胜团队和教授张晓兵团队，在磁共振成像研究中取得了系列重要进展，多项重要成果在《自然》子刊上获得连续刊发。
“我们深入研究了肿瘤进展期的特征，结合肿瘤特征及肿瘤治疗过程中产生的特殊生化物质，开发了一系列新型分子探针，进一步探索了生物分子与疾病发生和发展的作用机制。”宋国胜告诉科技日报记者。
在新型分子探针的助力下，肿瘤血流、细胞凋亡和免疫反应的磁共振成像更加精准，这将助力医生在治疗过程中实时调整治疗方案，提高疗效并降低副作用。
打破磁共振成像分子层面局限
磁共振成像为分子影像技术的一种，可以在无需侵入性操作的情况下，提供高分辨率的生理结构图像。同时，磁共振成像具有较强的组织穿透力和软组织成像能力，在大脑、脊髓、肌肉、肝脏和心脏等组织的成像方面有独特优势。此外，磁共振成像还可以同时提供解剖学图像和功能性图像。这些特点让它在临床医学中有着广泛应用。
然而，传统磁共振成像在分子层面的特异性检测上仍存在局限性——当面对早期微小病变或特定分子标志物时，常规成像往往难以实现精准识别。
宋国胜告诉记者，为了更准确、清晰地观察肿瘤等某些特定的组织或病变，一种特殊的工具——磁共振分子探针应运而生，被广泛用于生物医学研究中。这种分子探针在注入生物体后，会精准地找到目标，如肿瘤细胞或炎症区域，并滞留在这些地方，使这些区域在磁共振成像的图像中变得更亮或更暗，从而让病变区域更容易被识别。
宋国胜称：“这能直接观测疾病相关的分子活动，对疾病早期诊断和疗效评估具有重要意义。”例如，分子探针能在肿瘤微环境中探测到与肿瘤发展相关的分子标志物，帮助实现肿瘤早期诊断和个性化治疗方案的制定，还能实时监测肿瘤大小和形态变化，评估免疫治疗效果。
进一步提高分子探针精度
尽管磁共振成像在临床中应用前景广阔。张晓兵告诉记者，当前分子探针设计开发周期较长，且其灵敏度也常常难以满足临床需求。结合多模态成像技术开发更加高效的分子探针，成为行业研究的热点和难点。
湖南大学研究团队通过深入研究肿瘤进展期特征，结合肿瘤特征及肿瘤治疗过程中产生的特殊生化物质，开发了一系列新型分子探针。
他们针对一氧化氮这一重要信号分子，采用超顺磁性的纳米粒子作为信号中心，构建了一氧化氮激活的分子探针。“这类探针利用一氧化氮的切割反应位点来调控磁性纳米粒子的磁化率，有效提高了磁共振成像对体内一氧化氮的检测灵敏度。我们可以利用它在小鼠肿瘤模型的免疫治疗过程中实时监测小鼠体内一氧化氮含量变化，实现免疫治疗效果的早期评估，为个性化治疗提供技术支持。”宋国胜说。
团队设计了多模态分子探针，将磁共振成像与光学成像、磁性粒子成像等其他影像技术相结合，进一步拓宽了磁共振成像的临床应用范围，在复杂病情的诊断和监测中具有更强的优势。例如，通过将长余辉光学成像与磁共振成像结合，团队利用光学成像的高灵敏度与磁共振成像的组织穿透力，显著提高了成像的准确性。宋国胜表示，这种双模态成像能精准监测小鼠肿瘤在放疗后的生物分子变化，从而更早地预测放疗疗效，为精准调节放疗剂量提供支持。这不仅有助于提升肿瘤治疗效果，还能有效减少治疗副作用。
[延伸阅读]
AI助力磁共振成像领域研究
“分子探针可以精准标记肿瘤或其他病变区域，而AI算法则能对这些区域的磁共振信号进行智能分析，进一步提升成像精度。”湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室教授张晓兵透露，研究团队正在探索将AI算法与磁共振成像技术结合，并取得了初步成果。
AI算法能够有效减少磁共振成像固有背景信号的干扰，显著增强低信号区域的成像效果，尤其在结合分子探针的应用时，这种优势更加明显。例如，在肿瘤边界识别方面，AI能够更清晰地分辨出分子探针标记的肿瘤边缘，即使是微小肿瘤也能被准确捕捉。
湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室教授宋国胜说，通过分子探针标记和AI分析，医生可以更准确地评估肿瘤的特征（如大小、形态、代谢活性等），从而为患者量身定制最合适的治疗方案。AI算法与分子探针的结合，不仅推动了医学影像技术的革新，还为肿瘤的早期诊断、精准手术和个性化治疗提供了强有力的工具。
2月20日，记者从湖南大学获悉，该校化学生物传感与计量学国家重点实验室教授宋国胜团队和教授张晓兵团队，在磁共振成像研究中取得了系列重要进展，多项重要成果在《自然》子刊上获得连续刊发。
“我们深入研究了肿瘤进展期的特征，结合肿瘤特征及肿瘤治疗过程中产生的特殊生化物质，开发了一系列新型分子探针，进一步探索了生物分子与疾病发生和发展的作用机制。”宋国胜告诉科技日报记者。
在新型分子探针的助力下，肿瘤血流、细胞凋亡和免疫反应的磁共振成像更加精准，这将助力医生在治疗过程中实时调整治疗方案，提高疗效并降低副作用。
打破磁共振成像分子层面局限
磁共振成像为分子影像技术的一种，可以在无需侵入性操作的情况下，提供高分辨率的生理结构图像。同时，磁共振成像具有较强的组织穿透力和软组织成像能力，在大脑、脊髓、肌肉、肝脏和心脏等组织的成像方面有独特优势。此外，磁共振成像还可以同时提供解剖学图像和功能性图像。这些特点让它在临床医学中有着广泛应用。
然而，传统磁共振成像在分子层面的特异性检测上仍存在局限性——当面对早期微小病变或特定分子标志物时，常规成像往往难以实现精准识别。
宋国胜告诉记者，为了更准确、清晰地观察肿瘤等某些特定的组织或病变，一种特殊的工具——磁共振分子探针应运而生，被广泛用于生物医学研究中。这种分子探针在注入生物体后，会精准地找到目标，如肿瘤细胞或炎症区域，并滞留在这些地方，使这些区域在磁共振成像的图像中变得更亮或更暗，从而让病变区域更容易被识别。
宋国胜称：“这能直接观测疾病相关的分子活动，对疾病早期诊断和疗效评估具有重要意义。”例如，分子探针能在肿瘤微环境中探测到与肿瘤发展相关的分子标志物，帮助实现肿瘤早期诊断和个性化治疗方案的制定，还能实时监测肿瘤大小和形态变化，评估免疫治疗效果。
进一步提高分子探针精度
尽管磁共振成像在临床中应用前景广阔。张晓兵告诉记者，当前分子探针设计开发周期较长，且其灵敏度也常常难以满足临床需求。结合多模态成像技术开发更加高效的分子探针，成为行业研究的热点和难点。
湖南大学研究团队通过深入研究肿瘤进展期特征，结合肿瘤特征及肿瘤治疗过程中产生的特殊生化物质，开发了一系列新型分子探针。
他们针对一氧化氮这一重要信号分子，采用超顺磁性的纳米粒子作为信号中心，构建了一氧化氮激活的分子探针。“这类探针利用一氧化氮的切割反应位点来调控磁性纳米粒子的磁化率，有效提高了磁共振成像对体内一氧化氮的检测灵敏度。我们可以利用它在小鼠肿瘤模型的免疫治疗过程中实时监测小鼠体内一氧化氮含量变化，实现免疫治疗效果的早期评估，为个性化治疗提供技术支持。”宋国胜说。
团队设计了多模态分子探针，将磁共振成像与光学成像、磁性粒子成像等其他影像技术相结合，进一步拓宽了磁共振成像的临床应用范围，在复杂病情的诊断和监测中具有更强的优势。例如，通过将长余辉光学成像与磁共振成像结合，团队利用光学成像的高灵敏度与磁共振成像的组织穿透力，显著提高了成像的准确性。宋国胜表示，这种双模态成像能精准监测小鼠肿瘤在放疗后的生物分子变化，从而更早地预测放疗疗效，为精准调节放疗剂量提供支持。这不仅有助于提升肿瘤治疗效果，还能有效减少治疗副作用。
[延伸阅读]
AI助力磁共振成像领域研究
“分子探针可以精准标记肿瘤或其他病变区域，而AI算法则能对这些区域的磁共振信号进行智能分析，进一步提升成像精度。”湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室教授张晓兵透露，研究团队正在探索将AI算法与磁共振成像技术结合，并取得了初步成果。
AI算法能够有效减少磁共振成像固有背景信号的干扰，显著增强低信号区域的成像效果，尤其在结合分子探针的应用时，这种优势更加明显。例如，在肿瘤边界识别方面，AI能够更清晰地分辨出分子探针标记的肿瘤边缘，即使是微小肿瘤也能被准确捕捉。
湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室教授宋国胜说，通过分子探针标记和AI分析，医生可以更准确地评估肿瘤的特征（如大小、形态、代谢活性等），从而为患者量身定制最合适的治疗方案。AI算法与分子探针的结合，不仅推动了医学影像技术的革新，还为肿瘤的早期诊断、精准手术和个性化治疗提供了强有力的工具。
眼眸深邃似海、璨如星河，中国医学科学院生物医学工程研究所眼科诊疗技术研发团队（以下简称“团队”）正是眼眸“侦探”。该团队不久前被授予“国家卓越工程师团队”称号。别看人眼只有8克左右，却 记者3月21日获悉，由中国科学院自动化研究所和中国科学院香港创新研究院联合研发的医疗领域AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0日前在香港正式发布，现已面向香港神经外科医生开放使 30台发动机助进阶版“鹊桥”升空 中新社西安3月20日电 (记者 张一辰)3月20日8时31分，长征八号遥三运载火箭在中国文昌航天发射场顺利升空，成功将“鹊桥二号”卫星送入预定轨道。作为公共中继星平台，“鹊桥二号” 中国气象局下一代大气数值模式日前发布。该模式采用完全自主的动力框架算法——多矩约束有限体积方法为基础算法，进一步提升全球公里级和区域百米级尺度数值预报的精度，显著减小全球 3月23日20时30分许，内蒙古自治区鄂尔多斯市，约200米的高楼、磐石造型博物馆、书籍外形图书馆等主要地标建筑纷纷关闭灯光，人们在静下来的城市里感受地球的呼吸与脉动。今年“地球一小时”中国 3月24日是第29个世界防治结核病日，我国的宣传主题是“你我共同努力，终结结核流行”。在北京大学社会化媒体研究中心21日举办的“技术升级，加速我国终结结核流行进程”主题沙龙上，中国疾控中心结 。本文链接：磁共振成像技术：“针”好才更好http://www.sushuapos.com/show-2-10827-0.html
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